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Research Article
Dhaval S Patel*1, Giovanni Diana*1, Eugeni V. Entchev1, Mei Zhan2,3,4, Hang Lu2,3,4, QueeLim Ch'ng1
1Centre for Developmental Neurobiology,King's College London, 2Interdisciplinary Bioengineering Graduate Program,Georgia Institute of Technology, 3Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering,Georgia Institute of Technology, 4School of Chemical & Biomolecular Engineering,Georgia Institute of Technology
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Hier präsentieren wir Ihnen einen Rahmen für die breite Palette diätetische Einschränkung auf Genexpression und Lebensdauer zu beziehen. Wir beschreiben Protokolle für die breite Palette diätetische Einschränkung und quantitative Bildgebung der Genexpression unter diesem Paradigma. Wir skizzieren weitere numerische Analysen zu offenbaren zugrunde liegenden Informationen Bearbeitungsfunktionen der genetischen Schaltungen in Essen-sensing beteiligt.
Sensorische Systeme erlauben Tiere zu erkennen, zu verarbeiten und auf ihre Umgebung reagieren. Essen Fülle ist eine ökologische Stichwort, das tief greifende Auswirkungen auf tierische Physiologie und Verhalten hat. Vor kurzem haben wir gezeigt, dass Modulation der Langlebigkeit in der Fadenwurm Caenorhabditis Elegans durch Essen Fülle komplexer als früher erkannt. Die Reaktionsfähigkeit der Lebensdauer zu Veränderungen im Gastro-Level richtet sich nach bestimmten Genen, die durch die Kontrolle der Informationsverarbeitung innerhalb einer neuronalen Schaltung fungieren. Unser Framework verbindet Genanalyse, Hochdurchsatz-quantitative Bildgebung und Informationstheorie. Hier beschreiben wir, wie diese Techniken verwendet werden können, um jedes Gen zu charakterisieren, die eine physiologische Bedeutung in breiter Palette diätetische Einschränkung hat. Speziell ist dieses Workflows zeigen, wie ein Gen des Interesses Lebensdauer unter breiter Palette diätetische Einschränkung regelt; dann, wie die Expression des Gens mit Gastro-Level variiert zu etablieren; und zu guter Letzt eine unvoreingenommene quantifiziert die Menge an Informationen übermittelt durch Genexpression über Lebensmittel Fülle in der Umgebung. Wenn man mehrere Gene gleichzeitig im Kontext einer neuronalen Schaltung betrachtet, kann diesen Workflow die Codierung Strategie durch die Schaltung aufdecken.
Alle Organismen müssen in der Lage zu spüren und reagieren auf Änderungen der Umgebung um ihr Überleben zu sichern. Bei Tieren das Nervensystem ist die primäre Detektor und Wandler von Informationen über die Umgebung und koordiniert die physiologische Reaktion auf Änderungen, die den Organismus überleben1beeinflussen könnten. Essen Fülle ist eine ökologische Cue, die gut in mehreren Kontexten untersucht wird, die nicht nur lebensmittelbezogene Verhaltensweisen wie Nahrungssuche2 regelt, sondern auch Auswirkungen auf die Lebensdauer des Tieres. Die Modulation der Lebensdauer durch Veränderungen in Hülle und Fülle der Lebensmittel ist ein Phänomen bekannt als diätetische Einschränkung (DR) und hat breite evolutionären Erhaltung3.
Der Fadenwurm Caenorhabditis Elegans ist ein leistungsfähiges Modell für grundlegende biologische Fragen. Eine Vielzahl von Techniken entwickelt worden, die Manipulation des Genoms Wurm, wie RNAi und in-Vivo -gen Bearbeitung Techniken zu ermöglichen. Die geringe Größe der Schnecke und seine optische Transparenz eignen sich auch für in-Vivo Bildgebung sowohl transkriptionelle und translationale fluoreszierende Reporter und den Nutzen von Hochdurchsatz-Technologien wie Mikrofluidik4. Zusammen, können diese Tools genutzt werden, um wie neuronale Schaltkreise direkt das Verhalten der Tiere zu untersuchen.
C. Elegans ist ein Bacterivore und mehrere Methoden veröffentlicht worden, die für die präzise Kontrolle der Lebensmittel Fülle zu ermöglichen, durch Manipulation der Bakterienkonzentration5,6,7,8 . Innerhalb der Forschungsgemeinschaft C. Elegans wurde DR in zwei unterschiedlichen Kontexten untersucht. Das erste könnte man "klassische DR", bezeichnen, wie es die Veränderungen als Reaktion spiegelt auf die Verminderung der Zahl der Essen in anderen Organismen. In diesem Zusammenhang führt abnehmender Lebensmittel Fülle von Ad Libitum Ebenen eine steigende Lebenserwartung, bis ein Optimum erreicht ist, nachdem dieser Punkt Langlebigkeit mit weiteren Reduzierung der Nahrung6,7abnimmt, 9. Der zweite Kontext unter dem DR in C. Elegans untersucht worden ist diätetische Entbehrung, in dem die Langlebigkeit der Würmer durch die vollständige Entfernung des bakterielle Nahrung Quelle10,11erhöht ist. In Entchev Et Al. (2015)12, zeigten wir, dass die Komplexität in DR aus diesen beiden unterschiedlichen Paradigmen untersucht werden kann gleichzeitig in einem Kontext bezeichnen wir 'breit-Spektrum DR'. Mithilfe des Protokolls, die unten beschriebenen haben wir eine neue Klasse von Genen identifiziert DR beteiligt, dass bidirektional modulieren die Lebensdauer Reaktion auf Lebensmittel Fülle und neuronale Schaltkreise, die Lebensmittel12 (Abbildung 1) Sinn beteiligt sind.
Die Reaktion des Tieres auf Veränderungen im Umfeld integriert eine Reihe von biologischen Prozessen, die das sensorische System mit komplexen regulatorischen Interaktionen vermitteln Umweltinformationen zur Physiologie zu verknüpfen. Obwohl die mechanistischen Details solcher "Informationsfluss" oft unbekannt sind, können genetische Werkzeuge verwendet werden, erwerben Sie einen Einblick, wie diese komplexe Berechnung unter verschiedenen biologischen Komponenten aufgebaut ist. In unserer neuesten Arbeiten haben wir gezeigt, dass Daf-7 und Tph-1 bei der Übertragung von Umweltinformationen über Lebensmittel Fülle durch einen Lebensmittel-sensing neuronale Schaltkreis beteiligt sind, die Lebensdauer in C. Elegans12 moduliert , 13. durch die Anwendung der mathematischen Rahmens der Informationstheorie14, konnten wir den Betrag von Umweltinformationen in Bezug auf Bits, zu quantifizieren, die durch die Veränderungen der Genexpression in Daf-7 und dargestellt ist Tph-1 in spezifischen Neuronen über verschiedene Lebensmittel Ebenen. Aus diesem Grund konnten wir dann entdecken Sie die Codierung Strategie von dieser neuronale Schaltkreis und wie es genetisch gesteuert wird (Abbildung 2).
In das folgende Protokoll beschreiben wir die Schritte zu verstehen, was die Auswirkungen von Genen von Interesse an spezifische Neuronen sind und wie sie um den Fluss der Informationen über Lebensmittel aus der Umgebung, um Lebensdauer teilnehmen. Im großen und ganzen ist unser Framework aufgeteilt in zwei experimentelle Protokolle und eine rechnerische Workflow. Für die experimentelle Aspekte, es ist wichtig, durch Mutation entstehende Variationen der Gene von Interesse, die unter breit-Bereich geprüft werden kann DR. Faithful transkriptionelle Reporter sind auch notwendig, um die Expression der Gene auf verschiedene Lebensmittel Ebenen zu quantifizieren. Um die rechnerische Analyse diskutiert in unserer Methode durchführen zu können, muss das Dataset von ausreichender Größe, sinnvolle Schätzungen der Ausdruck Distributionen abzugeben. Obwohl wir die Analysen Vorlage Quellcodes vorsehen, muss der Benutzer mit der Sprache der Informationstheorie vertraut sein, ausgiebig in unserem computational Framework verwendet wird. Die Quelltexte sind in R und C++ geschrieben. Daher ist ein gewisses Maß an Programmierung Kenntnisse auch in einer sinnvollen Weise anzuwenden.
1. Vorbereitung der Bakterienkulturen und Platten für allgemeine Worm Kultur
2. Vorbereitung von Bakterienkulturen und Verdünnungen für Experimente
3. Einstellung auf Lebensdauer Experimente
Hinweis: Lebensdauer-Assays sind auf 6 cm behandelt Gewebekultur gefüllt mit 12 mL NGM Agar ergänzt mit Streptomycin und Carbenicillin (NSC), jeweils eine Endkonzentration von 50 μg/mL durchgeführt. Diese Gewebekultur-Platten eignen sich gut für Lebensdauer Assays ohne oder sehr Bakterienkonzentration geringe, wie die Würmer deutlich weniger anfällig sind für das Festhalten an der Wand der Platte und Dörren. Die Verwendung von zwei verschiedenen Antibiotika verhindert, dass die OP50 Belastung entwickeln Resistenzen, die kritisch bei der Kontrolle der Bakterienkonzentration auf der Platte ist. Darüber hinaus minimieren wir durch Inaktivierung von Bakterien mit Antibiotika, die Auswirkungen auf die Lebensdauer der Wurm durch pathogene Infektion 16. Dies ermöglicht uns, nur die ernährungsbedingten Komponenten der Bakterienkonzentration in diesen Experimenten zu berücksichtigen. Viele C. Elegans Alterung Studien ergänzen NGM Platten mit dem chemischen Fluoro-2 ′-Deoxyuridine (FUdR), die Erwachsenen steril zu rendern. Die Verwendung von FUdR kann jedoch problematisch sein, da seine Verwendung mit Langlebigkeit Assays 17 , 18 , 19 , einige verwirrende Probleme verursachen können 20 , 21. Entchev Et Al. (2015) 12 umgehen dieses Problem durch die Einwirkung von L4-Larven von RNAi Ei-5 22 , 23, hemmt die Eizelle-Embryo Übergang durch die Blockierung der Bildung der Eierschale des befruchtet C. Elegans Eizellen ihrer Todesfolge.
4. Einstellung auf Imaging Experimente
Hinweis: die Schritte in diesem Abschnitt sind ausreichend, um genügend Würmer pro Stamm für imaging-eine experimentelle Essen Bedingung bei einer gegebenen Temperatur zu erzeugen. Dieses Protokoll kann skaliert werden, um die Anzahl der Bedingungen anzupassen, die an einem bestimmten Tag abgebildet wird. Allerdings sollte darauf geachtet werden, in den Versuchsplan um sicherzustellen, dass der Zeitrahmen angemessen ist und dass Tiere über verschiedene Stämme nicht mehr als 12 Stunden am Tag der Bildgebung ein Altersunterschied haben. Empfehlenswert sind die transkriptionelle Reporter wird abgebildet Single Copy gentechnisch veränderten Pflanzen, wie dies die native Regulation der Gene stärker ähneln wird. Das Protokoll unten beschriebenen und in Tabelle 3 zusammengefasst sieht auch eine vereinfachte Methode für den Erhalt der großen synchrone Alter abgestimmt Populationen von Stämmen, die für andere experimentelle Workflows verwendet werden können.
5. Anfängliche Kultur von Reporter Stämme
6. Ei-Kollektion und Synchronisation der Reporter Stämme
Hinweis: einige Gene des Interesses an der Forschungsgemeinschaft C. Elegans Alterung führen zu Wachstum und Eiablage Mängel wenn mutiert, wodurch es schwieriger zu große synchrone Populationen von Tieren der verschiedenen Genotypen zu generieren. Beispielsweise führt die daf-7(ok3125) Mutation ein schweren eierlegende Mangels gegenüber dem Wildtyp N2-Stamm. Synchrone L4-Larven von verschiedenen Stämmen für quantitative Bildgebung Experimente erfordert daher, um ausreichend zu erhalten eine robustere Methodik als Würmer manuell zu pflücken. Aus diesem Grund wurden eine Natriumhypochlorit (NaClO) transkriptionelle Reporter Stämme unterworfen / Natriumhydroxid (NaOH) Lösung Behandlung von trächtigen Erwachsene zu brechen die Tiere öffnen und befreien ihren Eiern, ein Prozess, der gemeinhin als ' bleichen ' von C. Elegans Forschung Gemeinschaft 15.
7. Behandlung von Reporter Stämme mit Ei-5 RNAi
8. Einleitung der breiten Palette DR
Hinweis: nach dem 24 h Ei-5 RNAi-Behandlung werden die L4-Larven, die ursprünglich auf den Platten hinterlegt wurden 1 Tag alt Erwachsene.
9. Mikrofluidische Imaging der Reporter Stämme
10. Assembly Daten
Hinweis: die Fluoreszenz-Intensitäten aller Neuronen von Bildverarbeitungs-Software analysiert werden kombiniert in den gefilterten Ausdruck Datendatei (FED) die verwendet wird, um die Verteilung Profile des Gens zu schätzen Ausdruck (Vorlage R und C++-Skripte sind erhältlich bei https://github.com/giovannidiana/templates).
11. Schätzung der Information kodiert
Hinweis: das folgende Verfahren beschreibt, wie die Informationen über spezifische Umweltbedingungen kodiert, indem der Satz von gen ausdrücken zu quantifizieren. In Diana Et al. (2017) 13, die Informationen verschlüsselt über Lebensmittel Fülle in der Umgebung wurde untersucht, die Methode selbst ist jedoch auf diskrete beliebig vieler Umwelt Staaten anwendbar. Der wesentliche Bestandteil, theoretischen Variablen Informationen wie Informationen Enteroviren oder Redundanz zu quantifizieren ist die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung der neuronalen Antworten unter die eingestellte Reize aus der Umwelt betrachtet. Um solche Schätzung durchführen, ist es wichtig, eine ausreichende Auswahl der Reaktion in der Bevölkerung von Würmern zu haben. Gaußsche Verteilungen können aus relativ kleinen Proben geschätzt werden; Allerdings ist es wichtig, eine Vorstellung von der erwarteten Form der Ausdruck Verteilung, die geeignete Stichprobengröße für eine zuverlässige Dichte Schätzung zu quantifizieren. Aufgrund der unvermeidlichen Variabilität in verschiedenen Studien, es ist wichtig zu überprüfen, dass die zentralen Werte der verschiedenen Wiederholungen des gleichen Experiments gewonnenen Verteilungen nicht systematisch verschoben werden oder, dass jede der statistischen Eigenschaften der Ausdruck der Verteilung sind nicht wesentlich verändert, über Studien. Für den Fall, dass die Testversion-Testversion-Variabilität mit der Variabilität innerhalb jeder Studie kompatibel ist, ist es entscheidend, die Anzahl der Versuche im Vergleich zur Anzahl der Würmer innerhalb von Studien, die ökologische/biologische Faktoren, die Studie zu Studie betreffen auf durchschnittlich zu balancieren Variabilität. Undersampling diese Faktoren könnte die Information-theoretische Analyse stark bias.
wo g steht für den Vektor der alle auslesen und f ist der Umweltbedingungen. Allerdings berechnen die gegenseitige Information zwischen Genexpression und die Umwelt 30 , 31.
die (Eingabe-) bestimmt auch gemittelt Genexpression < IMG Alt = "Gleichung 4" src="/files/ftp_upload/56292/56292eq4.jpg" / >. Wenn die Eingabe Verteilung nicht direkt verfügbar ist, ist eine sinnvolle Menge zu kodierenden Merkmale kennzeichnen die Kanalkapazität, die erreicht werden kann, durch die Maximierung der gegenseitigen Information über alle möglichen Eingabeverteilungen.12. Berechnung der Redundanz, Lärm und Signal Korrelation
Eingabeverteilungen
zwischen Input und gen Ausdruck Reaktion jedes Neuron N. Die C++-Quelldatei " GetMI1D.c " ist ein Beispielprogramm von Joint Wahrscheinlichkeitsverteilungen marginale gegenseitige Informationen zu erhalten.
13 , 34. Eine Vorlage C++-Quelldatei kann in gefunden werden " GetShuffle.c ".
und für die Lärm-Korrelation wir haben
.Durch Experimente Lebensdauer auf die Mutanten der Gene von Interesse neben dem Wildtyp N2-Stamm, kann man feststellen, ob dieser Gene eine Rolle in der Nahrung auf breite Palette DR haben. Die Wildtyp-Antwort sollte vergleichbar mit der in Abbildung 1Adargestellt werden. Jede Modulation dieser Reaktion durch die Mutanten, reflektiert durch eine ungleichmäßige Wirkung über Lebensmittel Bedingungen zeigt, dass diese Gene die Fähigkeit des Wurms beeinflussen, Veränderungen in Lebensmitteln Fülle, auf welchen Punkt weitere Untersuchung der korrekt reagieren die Ausdruck und Beantwortung dieser Gene breite Palette DR gerechtfertigt ist. Wenn jedoch die Langlebigkeit der Mutanten nicht signifikant verschieden von dem Wildtyp reagiert haben die Gene keine Rolle bei der transducing der Auswirkungen der breiten Palette DR, zumindest auf der Ebene der mittleren Lebensdauer. Wenn die Mutationen eine gleichmäßige Verschiebung der gesamte Lebensspanne Antwort bewirken haben die Gene eine Lebensmittel-unabhängige Wirkung auf Langlebigkeit. Dies schließt nicht die Möglichkeit, die die Expression der Gene von Interesse ist Essen mehr reagiert, in welchem Fall die Informationen von diesen Genen getragen nicht auf Lebensdauer übertragen wird.
Die nächste Stufe des Protokolls ist es festzustellen, wie Ausdruck Niveaus unter DR breit-Spektrum für die Gene von Interesse zu ändern. Abbildung 1Bzeigen wir dies durch die Levels Ausdruck eines transkriptionelle Reporter von Daf-7, die eine Reaktion auf Änderungen im Gastro-Level in der ASI sensorischen Neuronen zeigt. In eine daf-7(-) Mutante ist die Ausdruck Antwort des transkriptionellen Reporters verändert. Wenn die Gene von Interesse wirklich Essen-auf der Ebene der Lebensdauer reagieren kann man erwarten, dass ihren Ausdruck auch mit Lebensmitteln ändert. Entsprechend sollte ein transcriptional Reporter im mutierten Hintergrund eine veränderte Expressionsprofil als Reaktion auf breite Palette DR haben. Es ist jedoch auch möglich, dass die transkriptionelle Reporter das gen des Interesses an einem Wildtyp-Hintergrund nicht essen eine geschlechtergerechte Änderungen im Ausdruck angezeigt wird. In diesem Fall kann dies eine posttranskriptionale regulierende Wirkung hinweisen, die außerhalb des Anwendungsbereichs dieses Protokolls liegt.
In Diana Et Al. (2017)13, extrahiert wir Ausdruckswerte für Daf-7 in ASI und Tph-1 im ADF und NSM. In Abbildung 2Azeigen wir die Schätzung der Ausdruck Verteilung in ASI und ADF für ein bestimmtes Lebensmittel-Niveau. Mehrere Anzeigen von einzelnen Wurm Bilder ermöglicht es uns, nicht nur die Menge an Informationen, die unabhängig von jedem Neuron, sondern auch die kombinatorischen Informationen der gesamten neuronalen Schaltung (Abbildung 2B-2 C) kodiert zu analysieren. Kombination dieser beiden Informationen-theoretic Maßnahmen ermöglicht es uns, das System in Bezug auf die Codierung Strategie durch die Neuronen Informationsvermittlung über Lebensmittel zu charakterisieren. Der Redundanz in der Schaltung erhalten Sie durch die Summe der gegenseitigen Informationen für jedes Neuron und Subtraktion die gemeinsame gegenseitige Informationen (Kanalkapazität) unter Berücksichtigung der kombinatorischen Auslesen der Schaltung. Ein positiver Wert für diesen Unterschied bezeichnet eine redundante Charakters der Codierung Strategie, weil die kumulative Informationen zwischen den Teilen größer als die eigentliche Information kodiert, indem die gesamte Schaltung ist. Umgekehrt spiegelt ein negativer Wert eine synergistische Strategie, weil die wahre Informationen codiert größer als die Summe seiner Bestandteile (Abbildung 2B ist). Information und Redundanz können über verschiedene Genotypen zu möglichen höheren Ordnung Rollen der Genregulation, zum Beispiel in Diana Et Al. verglichen werden (2017) 13 die Wirkung von Daf-7 Mutation schaltet die Codierung Strategie von redundanten synergistische (Abbildung 2C-2D).

Abbildung 1 : Reaktion der Lebensdauer und gen Ausdruck unter breiter Palette DR. (A) die mittlere Lebensdauer der Wildtyp N2 Belastung (schwarze Linie) zeigt eine komplexe Reaktion auf breite Palette DR. Das Ausmaß dieser Reaktion ist in einer null-Mutante von Daf-7 -gen (rote Linie) abgeschwächt. Fehlerbalken darzustellen Standardfehler des Mittelwerts, gepoolte Daten aus Entchev Et al. (2015) 12. (B) die mittlere Ausdruck eines transkriptionelle Reporter für das Daf-7 -gen in Wildtyp-Hintergrund (schwarze Linie) auch anzeigen eine komplexe nicht monoton Antwort auf breite Palette DR. Im daf-7(-) genetischen Hintergrund der Ausdruck dieser transkriptionelle Reporter ist sehr gedämpft und zeigt wenig Reaktion auf Änderungen in Gastro-Level. Fehlerbalken darzustellen Standardfehler des Mittelwerts, Daten aus einer einzigen Studie in Entchev Et al. (2015) 12. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Abbildung 2 : Computational Methodik. (A) Abbildung der zweidimensionalen Dichte Schätzung der Tph-1 Expression in ADF und Daf-7 Ausdruck in ASI wie aus dem "ks" R-Paket mit einem Rastermaß 30 x 30 zu erhalten. (B) Visualisierung der Informationen kodiert, indem der gemeinsame Ausdruck der Tph-1 und Daf-7 (ganz) und individuell (Summe der Teile) für ADF, ASI und NSM Neuronen. Redundante und synergistische Zeichen der Codierung werden durch die Differenz zwischen der Höhe der gestapelten Balken auf der rechten Seite und die Informationen, die durch die gesamte Leitung verschlüsselt dargestellt. (C) Vergleich zwischen Lebensmittelinformationen kodiert, indem Wildtyp Tiere und daf-7(-) Mutanten. (D) die Reduzierung der Transinformation beobachtet in den Mutanten wird durch einen Schalter in Richtung synergistische Codierung begleitet. Platten B-D sind adaptiert von Diana Et al. (2017) 13. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
| Bakterienkonzentration (Zellen/ml) | Optische Dichte (600nm) | Verdünnungsfaktor (früherer) |
| 1.12E + 10 | 56.000 | 0.00 |
| 2.00E + 09 | 10.000 | 5.60 |
| 6.32E + 08 | 3.160 | 3.16 |
| 6.32E + 07 | 0.316 | 10.00 Uhr |
| 2.00E + 07 | 0,100 | 3.16 |
| 0 (S basal) | 0.000 | NA |
Tabelle 1: Essen Ebenen und Verdünnungsfaktoren verwendet in breiter Palette DR. Bakterienl (Zellen/mL) verwendete Konzentrationen im breiten Sortiment DR Protokoll, zusammen mit ihren jeweiligen OD600 Messungen und den Verdünnungsfaktor verpflichtet jede Konzentration von der vorherigen zu erreichen.
| Experimentelle Temperatur Lebensdauer | |||||||
| Tag | 12,5 ° C | 15° C | 17,5 ° C | 20° C | 22,5 ° C | 25° C | 27,5 ° C |
| -12 | Alle Stämme zu frischen NGM Platten aufteilen und pflegen bei 20° C | ||||||
| -11 | |||||||
| -10 | P0-Generation von daf-7(-) Stämmen einrichten und verwalten bei 20° C (1 L4 pro Platte, 5 Platten) | ||||||
| -9 | P0-Generation von Wildtyp-Stämme einrichten und verwalten bei 20° C (1 L4 pro Platte, 5 Platten) | ||||||
| -8 | |||||||
| -7 | |||||||
| -6 | |||||||
| -5 | F1-Generation von daf-7(-) Stämmen einrichten und verwalten bei 20° C (1 L4 pro Platte, 90 Platten) | ||||||
| -4 | F1-Generation von Wildtyp-Stämmen einrichten und verwalten bei 20° C (1 L4 pro Platte, 30 Platten) | ||||||
| -3 | |||||||
| -2 | |||||||
| -1 | |||||||
| 0 | Wählen Sie F2 L4-Larven, > Ei-5 RNAi-Platten und pflegen bei 20° C (15 L4 pro Platte, 24 Platten) | ||||||
| 1 | NSC-Platten ausgesät mit 2.0E + 9 Zellen/ml-Gastro-Level 1 Tag alt Erwachsene nach und pflegen bei 20 ° C | ||||||
| 2 | Bewegen Sie 2 - Tage alten Erwachsene, NSC-Platten mit experimentellen Speisen Bedingungen ausgesät und experimentelle Temperatur | ||||||
| 3 | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer |
| 4 | |||||||
| 5 | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer |
| 6 | |||||||
| 7 | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer |
| 8 | |||||||
| 9 | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer |
| 10 | |||||||
| 11 | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | |
| 12 | |||||||
| 13 | |||||||
| 14 | Transfer | Transfer | Transfer | Transfer | |||
| 15 | |||||||
| 16 | |||||||
| 17 | |||||||
| 18 | Transfer | Transfer | |||||
| 19 | |||||||
| 20 | |||||||
| 21 | |||||||
| 22 | Transfer |
Tabelle 2: Zeitplan für die Lebensdauer bei verschiedenen Temperaturen durchgeführt. Schematische Übersicht über die Schritte breit-Spektrum DR Lebensdauer Experimente bei unterschiedlichen Temperaturen mit daf-7(-) und Wildtyp-Stämme als Beispiele einrichten musste. Die Anzahl der Übertragungen auf frische Platten des Levels experimentelle Essen sinkt mit steigender Temperatur. Dies ist für die Tatsache, dass Tiere bei höheren Temperaturen schneller altern und so eine mehr anfällig für körperliche Schäden pro Transfer.
| Tagen | IMA |
Tabelle 3: Zeitplan für imaging Pipeline. Schematische Übersicht über die notwendigen Schritte zur breiten Palette DR imaging Experimente mit fluoreszierenden transkriptionelle Reporter Stämme daf-7(-) und Wildtyp Hintergrund bei unterschiedlichen Temperaturen als Beispiele einrichten.
Die Autoren haben nichts preisgeben.
Hier präsentieren wir Ihnen einen Rahmen für die breite Palette diätetische Einschränkung auf Genexpression und Lebensdauer zu beziehen. Wir beschreiben Protokolle für die breite Palette diätetische Einschränkung und quantitative Bildgebung der Genexpression unter diesem Paradigma. Wir skizzieren weitere numerische Analysen zu offenbaren zugrunde liegenden Informationen Bearbeitungsfunktionen der genetischen Schaltungen in Essen-sensing beteiligt.
Wir bedanken uns bei den Bargmann und Horvitz Labors für Reagenzien. Einige Stämme lieferte die CGC, das von NIH Büro Infrastruktur Forschungsprogramme (P40 OD010440) gefördert wird. Wir danken auch M. Lipovsek für Kommentare auf das Manuskript. Diese Forschung wurde von der Wellcome Trust (Project Grant 087146, Q.C), BBSRC (BB/H020500/1 und BB/M00757X/1, Q.C), European Research Council (NeuroAge 242666, Q.C), US National Institute of Health (R01AG035317 und R01GM088333, H.L) und USA unterstützt. National Science Foundation (0954578, H.L., 0946809 GRFP, M.Z).
| Carbenicillin di-Natriumsalz | Sigma-Aldrich | C1389-5G | Antibiotikum |
| Streptomycin Sulfatsalz | Sigma-Aldrich | S6501-50G | Antibiotikum |
| Isopropyl β-D-1-thiogalactopyranosid (IPTG) | Sigma-Aldrich | I6758-10G | Induktor für RNAi-Platten |
| Natriumchlorid (NaCl) | Sigma-Aldrich | 71380-1KG-M | Wird in S-Basal- und NGM-Agar |
| verwendet di-Kaliumhydrogenphosphat(K2HPO 4) | Sigma-Aldrich | 1.05104.1000 | Wird in S-Basal und NGM-Agar |
| verwendet Kalium di-Hydrogenphosphat (KH2PO4 ) | Sigma-Aldrich | P9791-1KG | Wird in S-Basal- und NGM-Agar verwendet |
| Magnesiumsulfat (MgSO4) | Sigma-Aldrich | M2643-1KG | Wird in NGM-Agar verwendet |
| Calciumchlorid (CaCl2) | Sigma-Aldrich | C5670-500G | Wird in NGM-Agar |
| verwendet Natriumhydroxid (NaOH) | Sigma-Aldrich | 71687-500G | Wird zum Bleichen |
| Pluronic-F127 | Sigma-Aldrich | P2443-1KG | Wird in der Bildgebung |
| verwendet Natriumhypochlorit (NaClO) | Sigma-Aldrich | 1.05614.2500 | Wird zum Bleichen |
| LB Broth | Invitrogen | 12780052 | Wird zum Züchten von Bakterien |
| verwendet Adavanced TC 6 cm Gewebekulturplatten | Greiner Bio-One | 628960 | Platten für die Lebensdauer |
| CellStar 10cm Gewebekulturplatten | Greiner Bio-One | 664160 | Platten für die Bildgebung |
| Low Retention P200 Spitzen | Brandt | 732832 | Tipps für den Umgang mit Würmern in flüssigen |
| Agar | BD | 214510 | Agar für NGM-, RNAi- und NSC-Platten |
| Bacto-Pepton | BD | 211820 | Pepton für NGM-, RNAi- und NSC-Platten |